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- 仁脸识别是机器视觉和模式识别领域最富有挑战性的课题之一，同时也具有较为广泛的应用意义。人脸识别技术是一个非常活跃的研究领域，它覆盖了数字图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、心理学、生理学、数学等诸多学科的内容-Ren-face recognition is the field of machine vision and pattern recognition, one of the most challenging issues, but also a wide range of appl
QKTUtils
- 自己写的一些使用函数库，用于实现延时、加载资源文件、获取磁盘空间、关闭计算机、执行外部进程、转换文字编码、处理图像的颜色和灰度等等。-Some use to write their own libraries for the realization of delay, loading resource documents, access to disk space, shut down your computer, the implementation of the external proce
Network-state
- 网络态势可视化技术作为一项新技术，是网络安全态势感知与可视化技术的结合，将网络中蕴涵的态势状况通过可视化图形方式展示给用户，并借助于人在图形图像方面强大的处理能力，实现对网络异常行为的分析和检测。这种方式充分结合了计算机和人脑在图像处理方面的处理能力的优势，提高了对数据的综合分析能力，能够有效的降低误报率和漏报率，提高系统检测效率，减少反应时间。并且这种可视化方法对于有些显示有明显特征的异常行为，还具有一定的预测能力．-Network state visualization technology
RangeKutta
- 随着网络带宽和计算机处理能力的高速增长, 数字 图像在当今社会的各个领域被广泛使用. 由于网络的开 放性, 涉及国家安全、商业利益和个人隐私的图像需要 进行加密, 以保护其安全. 将传统的加密标准, 如IDEA 和AES 直接应用到图像的加密上存在一定的缺陷. 因 为传统的加密算法主要为一维的数据流设计, 没有考虑 二维图像的特性, 如空间有序性、视觉冗余性、相关性等 等. 这使得传统加密算法在加密数据量较大的图像时要 耗费较长的时间. 与一般的二进制数据不同
openCV
- 基于开源计算机视觉库OpenCV的图像处理-Based on open source computer vision library OpenCV image processing